3月29日，以“創(chuàng)新技術(shù)引領(lǐng)智能外科手術(shù)平臺發(fā)展”為主題的醫(yī)學(xué)AI創(chuàng)新與發(fā)展論壇在北京召開。為不斷地為我國臨床外科手術(shù)平臺建設(shè)提供如人工智能（AI）等新的技術(shù)、新的應(yīng)用，提升我國智能外科手術(shù)平臺的建設(shè)水平和臨床外科手術(shù)水平，論壇圍繞國內(nèi)外醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)管理信息化建設(shè)，以及AI醫(yī)療器械等領(lǐng)域，探討最新應(yīng)用創(chuàng)新實(shí)踐，全面推進(jìn)AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。

　　中國人民解放軍總醫(yī)院教授、中國工程院院士唐佩福在論壇上分享了其在醫(yī)療領(lǐng)域的前沿成果與深刻思考。唐佩福指出，在醫(yī)療技術(shù)創(chuàng)新上，機(jī)器人手術(shù)取得重大突破。在接骨手術(shù)研究中，引入中醫(yī)接骨理念，打破西醫(yī)固有思路，提出外科分型理論。基于該理論研發(fā)的機(jī)器人接骨技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了手術(shù)微創(chuàng)化與精準(zhǔn)化的巨大飛躍。

　　據(jù)唐佩福介紹，以往大切口手術(shù)創(chuàng)傷大、恢復(fù)慢，如今借助導(dǎo)航系統(tǒng)，手術(shù)切口從十幾厘米縮短至1厘米，醫(yī)生能精準(zhǔn)定位，減少對患者的損傷，且手術(shù)時間大幅縮短。比如在骨盆手術(shù)方面，通過外部架構(gòu)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)算法，實(shí)現(xiàn)骨盆精準(zhǔn)復(fù)位，僅需幾個小切口就能完成手術(shù)，極大提升了手術(shù)效果與患者恢復(fù)速度。

　　唐佩福強(qiáng)調(diào)，技術(shù)創(chuàng)新不僅體現(xiàn)在手術(shù)操作上，還體現(xiàn)在對醫(yī)療設(shè)備的改進(jìn)上。目前正在制作外事裝備，以滿足復(fù)雜手術(shù)需求。同時，機(jī)器人手術(shù)技術(shù)在基層醫(yī)院得到應(yīng)用，通過遠(yuǎn)程操作，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源惠及更多患者。

　　在醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面，唐佩福介紹，當(dāng)前醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)規(guī)模約9萬億元，且呈快速上升趨勢，預(yù)計未來5—10年將達(dá)到25萬億元。這一產(chǎn)業(yè)規(guī)模的擴(kuò)張，為醫(yī)療領(lǐng)域帶來巨大發(fā)展機(jī)遇。他呼吁醫(yī)生要緊跟時代步伐，了解數(shù)字化技術(shù)，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)知識，因?yàn)閿?shù)學(xué)在醫(yī)療設(shè)備研發(fā)、算法優(yōu)化等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，是推動醫(yī)療創(chuàng)新的重要力量。

　　此外，唐佩福還提PG電子官網(wǎng)到醫(yī)療政策的重要性?！半S著產(chǎn)業(yè)發(fā)展和技術(shù)進(jìn)步，政策也應(yīng)適時調(diào)整，以促進(jìn)醫(yī)療行業(yè)健康發(fā)展?！?/a>

　　北京航空航天大學(xué)教授田捷指出，AI作為溝通宏觀與微觀、基礎(chǔ)與臨床的PG電子官網(wǎng)有力工具，有望為醫(yī)學(xué)發(fā)展帶來新突破。

　　在外科領(lǐng)域，田捷舉例稱，當(dāng)前外科醫(yī)生面臨著觀察腫瘤和病變轉(zhuǎn)移的難題，傳統(tǒng)依賴的快速病理和術(shù)后冰凍病理存在局限性。熒光成像技術(shù)借助熒光標(biāo)記，可讓外科醫(yī)生在術(shù)中觀察到分子細(xì)胞水平的變化，為手術(shù)決策提供更精準(zhǔn)依據(jù)。這不僅能避免醫(yī)源性損傷，還能提高手術(shù)的檢出率和患者生存率。例如在清腸肝膽疾病治療中，熒光檢查使一年復(fù)發(fā)率從47%降至19%。

　　在內(nèi)科領(lǐng)域，田捷強(qiáng)調(diào)需要宏觀與微觀結(jié)合。內(nèi)科治療依賴分子標(biāo)志物獲取，但傳統(tǒng)穿刺手段存在樣本有限、結(jié)果不確定等問題。AI則可從影像中挖掘大量信息，僅基于影像的28個特征就能重建近80%肝癌的全基因變化。這使得內(nèi)科病理能提前至術(shù)前，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地了解患者基因類型，判斷藥物耐藥情況，進(jìn)而優(yōu)化治療方案。以消化內(nèi)科肺癌治療為例，AI實(shí)現(xiàn)了全自動分析，無需人工干預(yù)，為晚期癌癥患者提供了更精準(zhǔn)的治療可能。

　　田捷表示，醫(yī)學(xué)AI的發(fā)展不能盲目樂觀，應(yīng)腳踏實(shí)地，聚焦一個個典型臨床案例，讓患者切實(shí)獲益。這需要醫(yī)生提前發(fā)現(xiàn)臨床問題，通過多學(xué)科交叉合作，將研究成果回歸臨床。只有這樣，醫(yī)學(xué)AI才能真正快速發(fā)展，為醫(yī)療行業(yè)帶來革命性變化，推動健康事業(yè)的進(jìn)步。

　　談及醫(yī)學(xué)AI的發(fā)展現(xiàn)狀，清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院院長黃天蔭表示，2015年深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，推動AI在皮膚科、眼科等領(lǐng)域取得顯著成果。例如，AI在皮膚病理診斷方面表現(xiàn)出色；在眼科領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)不僅助力眼底照片篩查，還能進(jìn)行系統(tǒng)化疾病預(yù)測。此外，大語言模型的發(fā)展也為醫(yī)學(xué)AI帶來新機(jī)遇，推理技術(shù)則可解釋AI預(yù)測的依據(jù)，增強(qiáng)醫(yī)生對AI診斷的信心。

　　黃天蔭指出，當(dāng)前醫(yī)療體系正處于變革之中。100年前，醫(yī)療以醫(yī)生個人為主；如今，醫(yī)生已成為醫(yī)療團(tuán)隊(duì)的一部分。但我國在醫(yī)療體系建設(shè)上仍存在不足，尚未形成系統(tǒng)化的醫(yī)療體系，也缺乏以醫(yī)生為主導(dǎo)的醫(yī)療集團(tuán)和團(tuán)隊(duì)概念。同時，在數(shù)字化時代，醫(yī)生面臨數(shù)據(jù)處理難題，醫(yī)學(xué)教育也亟待改革。傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)教學(xué)模式培養(yǎng)出的學(xué)生，難以適應(yīng)AI輔助的醫(yī)療體系，如何提升醫(yī)學(xué)生學(xué)習(xí)能力、推進(jìn)醫(yī)學(xué)課程改革，成為未來醫(yī)學(xué)教育的重大挑戰(zhàn)。

　　談及醫(yī)學(xué)AI的應(yīng)用，黃天蔭表示，我國醫(yī)療面臨諸多難題，如老齡化社會帶來的慢病增多、醫(yī)療成本高且效率低、基層醫(yī)生短缺等，而AI有望成為解決這些問題的關(guān)鍵。借助AI技術(shù)，能夠提升基層醫(yī)療體系質(zhì)量，使篩查、診斷和醫(yī)療管理更加高效，甚至可以將全國基層醫(yī)療水平提升至北上廣等一線城市的水準(zhǔn)。

　　然而，黃天蔭也強(qiáng)調(diào)，醫(yī)學(xué)AI的實(shí)施困難重重?；仡櫄v史，計算機(jī)從發(fā)現(xiàn)到應(yīng)用于醫(yī)院經(jīng)歷了漫長時間，如今醫(yī)學(xué)AI同樣面臨諸多阻礙。一方面，醫(yī)院數(shù)字化進(jìn)程緩慢，臨床流程改革困難，許多AI研發(fā)成果難以落地應(yīng)用；另一方面，臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性存疑，僅有少量實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)可用，且缺乏有效評估AI醫(yī)療應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)。市面上多數(shù)醫(yī)療App質(zhì)量參差不齊，難以真正服務(wù)于醫(yī)療實(shí)踐。

　　黃天蔭認(rèn)為，盡管困難重重，但必須堅定推進(jìn)醫(yī)學(xué)AI的發(fā)展。只有明確發(fā)展路徑，加強(qiáng)醫(yī)學(xué)教育改革，提升醫(yī)生數(shù)據(jù)處理能力，完善AI研發(fā)與應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)，才能讓醫(yī)學(xué)AI更好地服務(wù)于醫(yī)療行業(yè)，提高醫(yī)療質(zhì)量，為患者帶來更多福祉。